Solution N°1 d’Anonymisation Vidéo pour le secteur Automobile

Traitez vos données automobiles à grande échelle grâce à notre solution performante et fiable. Anonymisez vos images et vidéos en lots tout en préservant qualité visuelle et métadonnées clés.

Les clients qui nous font confiance

Protégez les identités, valorisez vos données

Avec notre solution d’anonymisation vidéo automatisée, vous pouvez traiter vos données de manière transparente en l’intégrant à votre infrastructure, qu’elle soit dans le cloud ou sur site.

  • Floutage automatique des visages et des plaques
  • Qualité et résolution intactes après anonymisation
  • Métadonnées conservées pour un usage optimal
Protégez les identités,
valorisez vos données

Conformité

Avec sa solution d’anonymisation de pointe, Blurit assure la conformité aux réglementations (RGPD, CCPA, APPI, PIPL, PIPEDA, LGPD) tout en traitant efficacement de grands volumes de données.

Déploiment flexible

Nous proposons des options de déploiement adaptées à vos besoins — que vous choisissiez une solution on-premise pour un contrôle total, ou une API évolutive pour des workflows fluides et automatisés.

Toutes résolutions

Blurit traite tous les types de vidéos et données capteurs (dashcams, ADAS, véhicules autonomes, LiDAR, 360°, mobile mapping) de 480p à 12K+, tout en garantissant confidentialité et performance.

Cas d’usage réels

ADAS &
Conduite autonome

ADAS & Conduite autonome

Les constructeurs utilisent de vastes jeux de données vidéo pour entraîner leurs systèmes d’assistance et de conduite autonome. Avec Blurit, les visages et plaques sont anonymisés automatiquement, garantissant conformité et sécurité des données.

Cartographie mobile

Cartographie mobile

Les flottes de cartographie enregistrent les rues en 360° grâce aux caméras et au LiDAR, captant piétons, véhicules et autres données sensibles. Blurit anonymise ces informations pour garantir une cartographie urbaine précise et conforme aux normes.

Innovation IA

Innovation IA

Les startups et laboratoires ont besoin de données routières réelles pour créer leurs solutions de mobilité. Blurit anonymise les contenus sensibles tout en préservant les éléments clés, pour un développement IA plus rapide, sûr et conforme.

Demandez un devis

Cas d’usage

DMP, un acteur majeur du secteur du mobile mapping, devait relever le défi d’anonymiser et traiter des millions d’images en un temps très court, tout en garantissant la conformité, la confidentialité des données et une scalabilité fluide à mesure que ses jeux de données s’élargissaient.

Dynamic Map Platform

Leurs besoins clés:

“Traiter et anonymiser des millions d’images dans un délai très court, en garantissant performance, confidentialité et adaptabilité pour divers cas d’usage internes et clients.“

Blurit répond à ces besoins en offrant :

  • 5EF9C3D0-B2B4-4E9C-8D37-FD73578058DEUne infrastructure cloud évolutive, capable de gérer de très grands volumes d’images
  • 5EF9C3D0-B2B4-4E9C-8D37-FD73578058DEUn traitement ultra-rapide de jeux de données visuelles à grande échelle
  • 5EF9C3D0-B2B4-4E9C-8D37-FD73578058DEUne personnalisation flexible pour s’adapter à chaque flux et exigence métier

Questions fréquentes

Trouvez la réponse à vos questions

Retrouvez toutes les réponses aux questions relatives à Blurit, que ça soit sur des aspects fonctionnels ou techniques. Si la réponse à votre question ne se trouve pas ici, n'hésitez pas à nous contacter via notre page de contact.

  • Quels défis les entreprises automobiles rencontrent-elles avec l’anonymisation des images et vidéos ?

    Les projets de conduite autonome, d’ADAS et de véhicules connectés reposent sur d’énormes volumes d’images et de vidéos. Ces données contiennent souvent des informations sensibles (visages, plaques d’immatriculation, identifiants personnels). Sans anonymisation, elles ne peuvent pas être utilisées pour entraîner des modèles IA, réaliser des tests ou être partagées entre partenaires tout en respectant les réglementations comme le RGPD.

  • Comment fonctionne la technologie d’anonymisation vidéo de Blurit ?

    Blurit utilise des modèles de détection IA pour identifier et flouter automatiquement les objets sensibles dans les images et vidéos. Qu’il s’agisse de visages, de plaques ou de piétons, Blurit garantit une anonymisation cohérente à grande échelle, tout en préservant les métadonnées critiques (GPS, horodatages, données capteurs) nécessaires aux applications automobiles.

  • La solution est-elle adaptée aux grands jeux de données automobiles ?

    Oui. Blurit repose sur une infrastructure cloud-native accélérée par GPU, conçue pour la scalabilité. Elle permet de traiter des millions d’images et de vidéos en un temps record, qu’il s’agisse de projets pilotes ou de déploiements mondiaux.

  • Blurit altère-t-il la qualité ou les métadonnées des données visuelles ?

    Non. Blurit anonymise le contenu visuel sans altérer les métadonnées. Cela est essentiel en R&D automobile, où les informations contextuelles (localisation, temps, conditions environnementales) doivent rester intactes pour garantir l’exactitude des analyses et de l’entraînement IA.

  • Blurit peut-il s’intégrer aux workflows automobiles existants ?

    Absolument. Blurit offre une architecture flexible avec API et options de déploiement (cloud, on-premise ou hybride), facilitant son intégration dans tout pipeline de données automobile, de la cartographie HD à la gestion de flotte.

  • Comment Blurit assure-t-il un traitement ultra-rapide des données visuelles ?

    En combinant accélération GPU et modèles IA optimisés, Blurit traite de grands volumes de données visuelles à des vitesses inégalées. Les entreprises peuvent anonymiser des millions d’images et d’heures de vidéo en un temps record, accélérant la préparation des données et réduisant les goulots d’étranglement.

  • Pourquoi choisir Blurit plutôt qu’une autre solution d’anonymisation ?

    Contrairement aux outils traditionnels, Blurit offre : • Une scalabilité adaptée aux jeux de données automobiles mondiaux. • Des workflows flexibles et personnalisables selon les cas d’usage. • Des performances accélérées par GPU pour un traitement rapide. • La préservation des métadonnées critiques pour l’entraînement IA. • Un déploiement cloud-ready avec un support technique réactif.